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VK简历-NETET KOSARAJU
2019 Tau Beta Pi Engineering Honor Society Actoric＆Community Service，授予斯坦福工程大三学生的前12.5％。2019年2020年计算机视觉和模式识别（CVPR）2019年神经信息处理系统的进步（NEURIPS）旅行奖（500美元）2018年最佳纸质奖（CS230）〜1000级学生2017年第二名$ 10K奖学金获得者2015美国计算机奥林匹克（USACO）黄金部2014年西门子地区决赛，其中30个项目中有1个项目
标题页 1 完整标题：2 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 3 4 简称：5 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 6 7 作者： 8 James M Hillis，MBBS DPhil 1,2,3 9 Bernardo C Bizzo，MD PhD 1,3,4 10 Sarah F Mercaldo，PhD 1,3,4 11 Ankita Ghatak，MSc 1 12 Ashley L MacDonald，BSc 1 13 Madeleine A Halle，BSc 1 14 Alexander S Schultz 1 15 Eric L'Italien 1 16 Victor Tam 1 17 Nicole K Bart，MBBS DPhil 3,5 18 Filipe A Moura，MD PhD 3,5 19 Amine M Awad，BMBCh 2,3,6 20 David Bargiela，MBBS PhD 2,3,6 21 Sarajune Dagen，RN 7 22 Danielle Toland，RN BSN 6 23 Alexander J Blood，MD MSc 3,5 24 David A Gross，MD PhD 3,5 25 Karola S Jering，MD 3,5 26 Mathew S Lopes，MD MPH 3,5 27 Nicholas A Marston，MD MPH 3,5 28 Victor D Nauffal，MD 3,5 29 Keith J Dreyer，DO PhD 1,3,4 30 Benjamin M Scirica，MD* 1,3,5 31 Carolyn Y Ho，MD* 3,5 32 33 * 这些作者对这项工作的贡献相同。 34 35 作者所属： 36 1 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院布莱根医院，美国马萨诸塞州波士顿 37 2 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院神经内科 38 3 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院 39 4 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院放射科 40 5 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院心血管医学科 41 6 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经内科 42 7 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经外科 43
标题页 1 完整标题：2 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 3 4 简称：5 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 6 7 作者： 8 James M Hillis，MBBS DPhil 1,2,3 9 Bernardo C Bizzo，MD PhD 1,3,4 10 Sarah F Mercaldo，PhD 1,3,4 11 Ankita Ghatak，MSc 1 12 Ashley L MacDonald，BSc 1 13 Madeleine A Halle，BSc 1 14 Alexander S Schultz 1 15 Eric L'Italien 1 16 Victor Tam 1 17 Nicole K Bart，MBBS DPhil 3,5 18 Filipe A Moura，MD PhD 3,5 19 Amine M Awad，BMBCh 2,3,6 20 David Bargiela，MBBS PhD 2,3,6 21 Sarajune Dagen，RN 7 22 Danielle Toland，RN BSN 6 23 Alexander J Blood，MD MSc 3,5 24 David A Gross，MD PhD 3,5 25 Karola S Jering，MD 3,5 26 Mathew S Lopes，MD MPH 3,5 27 Nicholas A Marston，MD MPH 3,5 28 Victor D Nauffal，MD 3,5 29 Keith J Dreyer，DO PhD 1,3,4 30 Benjamin M Scirica，MD* 1,3,5 31 Carolyn Y Ho，MD* 3,5 32 33 * 这些作者对这项工作的贡献相同。34 35 作者所属： 36 1 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院布莱根医院 37 2 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院神经内科 38 3 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院 39 4 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院放射科 40 5 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院心血管医学科 41 6 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经内科 42 7 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经外科 43
尼泊尔假新闻检测使用机器学习算法Rakshya Sharma 1，Bidhya Sharma 2，Prashikshya Baral 3，Susmita Parajuli 4
I.简介互联网通过作为新闻工作者的重要出版工具，并为查找最新新闻提供了主要来源，从而彻底改变了新闻。最近，社交网络在迅速传播新闻方面发挥了至关重要的作用，通常超过了传统媒体的速度。但是，尽管社交网络具有许多优势，但它们也带来了某些缺点。一个重要的缺点是缺乏事实核对，通常伴随着社交媒体平台上信息传播。与传统媒体不同，新闻机构雇用了坚持严格事实检查过程的专业记者，社交媒体允许任何人共享信息而无需进行任何事实检查。因此，在社交网络上流通的信息的有效性和可靠性可能会受到损害。为了减轻此问题，个人经常依靠发布和共享信息的集体努力
金融算法交易和市场流动性
Sancarraman g 1*，Natarajan Renagaraju 2，V。Renarjan3博士，N。R。R. R. R. R. R. R. Vembu博士4，D。Inmamajan博士5 1* Rajalakshmi Engineering College教授，钦奈2* Srinivasa Ramanujan Center，Sasstra被视为大学，2017-1拉马努扬中心，萨斯特拉被认为是大学，昆巴科纳姆引用：Snake G博士，Natarajan Rengaraju博士，Natarajan Rengaraju，2024年），Gig Ecomeage经济对劳动力动力学和经济弹性的影响，30（30），30（30）：30（30）：6 30（6），30（6），30（6），30（6）（6），30（6），30（6），30（6），30（6），30（6），30（6），30（6），30（6）（30），30（6），30（6），30（6），30（6），30（6），30（6），30（6）（30），30（6），30（6）（6）。 10.53555/kuy.v30i6.5561
如何引用本文Mondal H，Komarraju S，D S等。 （2024年5月1日）评估自然疗法咨询中大语言模型的能力
数据表示为平均值和标准偏差。三个评分者的平均得分被视为任何类别的最终得分（例如，对于聊天机器人的流利度，将三个评分者的得分添加并除以三个）。对于特定情况的聊天机器人的总体得分，所有四个属性（流利，连贯性，准确性和相关得分均添加并除以四个）。每个LLM的最终得分也被转换为百分比（得分/4*100），此百分比在此手稿中称为完美。通过单向方差分析（ANOVA）比较了五个聊天机器人之间的分数。聊天机器人之间的一致性由类内相关系数（ICC）测试。我们使用GraphPad Prism 9.5.0（美国GraphPad Software Inc.）进行统计分析，并认为P值<0.05具有统计学意义。
标题：生物质和碳储存在底下植被和土壤中的Bosque Protector-OgglánAlto（Arajuno，pastaza）的土壤中。
翻译认证。翻译人员。 E / Tim E：Quito，3月11日2024年签名：翻译人员。 E / Tim E：Quito，3月11日2024年签名：
减少了1型糖尿病和神经病的成年人的灰质脑体积和皮质厚度
本文的目的是证明有关预测电化学迁移（ECM）引起的故障的案例研究，该迁移发生在印刷电路板上（PCB）。首先，提供了本研究中使用的栅极驱动程序PCB的简要介绍。在冷凝条件下，研究了在受弱有机酸（WOA）污染的PCB板上发生的电化学反应。基于Comsol，提出了一种方法来模拟电化学反应。要校准模拟中使用的参数，测量了表面绝缘电阻（SIR）上的泄漏电流（LC）。因此，执行了一个参数优化过程，以确保模拟LC匹配测量数据。为了验证所提出的方法，在门驱动器PCB上执行湿度测试。在测试中观察到的失败与模拟LC密度进行了比较，该密度被用作形成ECM的指标。最后，当PCB在实际操作条件下运行时，进行仿真。模拟确定可能发生在PCB上的可能发生的ECM路径。
决定编号 9266572 - GCJ-GJACJ-FRB - 庭外论坛
V - 本次申请（案件编号 9243523）旨在解决的疑问涉及以收集生物材料为目的的司法协助委托书的适当遵守形式，以便在亲子关系调查行动中进行基因链接测试（DNA），鉴于被请求法院据称缺乏专业知识（原文如此）“转发此类产品，如果材料丢失，则将受到证据丢失甚至一些生物学风险的处罚”，再加上“由于不再有可能实际发送信函，秘书处没有工具来退回司法协助委托书”，这种情况虽然与司法活动有关，但与提供最佳司法服务的必要指导（司法论坛规则法典 - CNFJ 第 2 条）有关，属于一般（国家）性质，这就是为什么值得了解此次磋商的原因。
引用 (APA) Robbemond, V., Inel, O., & Gadiraju, U. (2022)。了解解释模态在人工智能辅助决策中的作用。在 UMAP2022 - 第 30 届 ACM 用户建模、适应和个性化会议论文集（第 223-233 页）。（UMAP2022 - 第 30 届 ACM 用户建模、适应和个性化会议论文集）。计算机协会 (ACM)。https://doi.org/10.1145/3503252.3531311 重要提示 要引用此出版物，请使用最终发布的版本（如果适用）。请检查上面的文档版本。
人工智能和机器学习的进步导致人工智能在各个领域中用于增强或支持人类决策的采用急剧增加。越来越多的研究致力于解决模型可解释性和解释的好处，以帮助最终用户或其他利益相关者解读所谓“黑匣子人工智能系统”的内部工作原理。然而，目前人们对传达解释的方式（例如，文本、可视化或音频）在通知、增强和塑造人类决策方面的作用了解甚少。在我们的工作中，我们通过可信度评估系统的视角来解决这一研究空白。考虑到通过各种渠道获得的大量信息，人们在做出决策时会不断考虑他们所消费信息的可信度。然而，随着信息过载的增加，评估我们所遇到的信息的可信度并非易事。为了帮助用户完成这项任务，自动可信度评估系统已被设计为各种情况下的决策支持系统（例如，，评估新闻或社交媒体帖子的可信度）。但是，为了使这些系统有效地支持用户，它们需要得到信任和理解。事实证明，解释在告知用户对决策支持系统的依赖方面发挥着至关重要的作用。在本文中，我们研究了解释方式对人工智能辅助可信度评估任务的影响。我们使用一项涵盖六种不同解释模式的受试者间实验（N = 375），以评估解释模式对 AI 辅助决策结果准确性、用户对系统信任度以及系统可用性的影响。我们的结果表明，解释在塑造用户对决策支持系统的依赖方面发挥着重要作用，从而影响决策的准确性。我们发现，在有解释的情况下，用户在评估陈述的可信度时表现更准确。我们还发现，在没有解释的情况下，用户很难就陈述的可信度达成一致。如果有解释，文本和音频解释比图形解释更有效。此外，我们发现
Gaole He 和 Ujwal Gadiraju。2022 年。如履薄冰：利用类比促进人机决策中的适当依赖
图 1. 该图展示了我们对基于类比的解释对统计概念（例如全局准确性）和人工智能系统整体行为的工作机制的理解。橙色代表用户日常观察中的元素，以及他们基于对世界的体验而不断发展的世界心理模型。蓝色代表与人工智能系统交互和体验的元素。一般来说，人们会建立一个强大的世界心理模型来解释日常情况下的观察结果。随着对更多世界观察的解释，这种心理模型会得到更新。借助类比推理，人们可以根据现有的世界心理模型建立一个新的人工智能系统心理模型。他们可以解释人工智能系统，然后更新这两个心理模型。